1、已经检验的语句和已在共享池中的语句之间要完全一样
　　2、变量名称尽量一致
　　3、合理使用外联接
　　4、少用多层嵌套
　　5、多用并发

　　语句的优化步骤一般有：

　　1、调整sga区，使得sga区的是用最优。
　　2、sql语句本身的优化，工具有explain,sql trace等
　　3、数据库结构调整
　　4、项目结构调整

　　写语句的经验：

　　1、对于大表的查询使用索引
　　2、少用in,exist等
　　3、使用集合运算

　　1．对于大表查询中的列应尽量避免进行诸如

　　to＿char，to＿date，to＿number等转换

　　2．有索引的尽量用索引，有用到索引的条件写在前面，如有可能和有必要就建立一些索引。

　　3．尽量避免进行全表扫描，限制条件尽可能多，以便更快搜索到要查询的数据。

　　如何让你的SQL运行得更快

　　---- 人们在使用SQL时往往会陷入一个误区，即太关注于所得的结果是否正确，而忽略了不同的实现方法之间可能存在的性能差异，这种性能差异在大型的或是复杂的数据库环境中（如联机事务处理OLTP或决策支持系统DSS）中表现得尤为明显。笔者在工作实践中发现，不良的SQL往往来自于不恰当的索引设计、不充份的连接条件和不可优化的where子句。在对它们进行适当的优化后，其运行速度有了明显地提高！下面我将从这三个方面分别进行总结：

　　---- 为了更直观地说明问题，所有实例中的SQL运行时间均经过测试，不超过1秒的均表示为（< 1秒）。
　　---- 测试环境--
　　---- 主机：HP LH II
　　---- 主频：330MHZ
　　---- 内存：128兆
　　---- 操作系统：Operserver5.0.4
　　---- 数据库：Sybase11.0.3

　　一、不合理的索引设计

　　----例：表record有620000行，试看在不同的索引下，下面几个 SQL的运行情况：

　　---- 1.在date上建有一非个群集索引

　　select count(*) from record where date >
　　19991201 and date < 19991214and amount >2000 (25秒)
　　select date,sum(amount) from record group by date(55秒)
　　select count(*) from record where date >
　　19990901 and place in (BJ,SH) (27秒)

　　---- 分析：

　　----date上有大量的重复值，在非群集索引下，数据在物理上随机存放在数据页上，在范围查找时，必须执行一次表扫描才能找到这一范围内的全部行。

　　---- 2.在date上的一个群集索引

　　select count(*) from record where date >
　　19991201 and date < 19991214 and amount >2000 (14秒)
　　select date,sum(amount) from record group by date(28秒)
　　select count(*) from record where date >
　　19990901 and place in (BJ,SH)(14秒)

　　---- 分析：

　　---- 在群集索引下，数据在物理上按顺序在数据页上，重复值也排列在一起，因而在范围查找时，可以先找到这个范围的起末点，且只在这个范围内扫描数据页，避免了大范围扫描，提高了查询速度。